Volume  12  No.1 Januari 2020 ISSN : 2085 – 1669 e-ISSN : 2460 – 0288 Website : jurnal.umj.ac.id/index.php/jurtek Email :  jurnalteknologi@umj.ac.id

## U  N  I  V  E  R  S  I  T  A  S   M  U  H  A  M  M  A  D  I  Y  A  H   J  A  K  A  R  T  A

## PENALAAN OPTIMAL KENDALI MOTOR DC BERBASIS ANT COLONY OPTIMIZATION
Muhammad Ruswandi Djalal 1,* , Rahmat 2
1,2 Teknik Energi, Jurusan Teknik Mesin, Politeknik Negeri Ujung Pandang Jalan Perintis Kemerdekaan 10, Makassar 90245
* Email: wandi@poliupg.ac.id
Diterima: 07 Juni 2019 Direvisi: 04 Agustus 2019 Disetujui: 09 Desember 2019

## ABSTRAK
Aplikasi  motor  DC  sangat  banyak  digunakan,  karena  motor  DC  sangat  cocok  untuk  aplikasi  terutama pengontrolan, sehingga dibutuhkan desain kontroler motor DC yang tepat, dalam hal ini sangat diusulkan untuk menggunakan  kontroler  PID  karena  sangat  simple  untuk  pengontrolan  sistem  dengan  penalaan  parameter menggunakan  metode  cerdas  yang  tepat  akan  didapatkan  kinerja  yang  baik.  Algoritma  Ant  Coloni  pada prinsipnya  mencari  sumber  makanan  berdasarkan  jejak  feromone  yang  kemudian  secara  berkelompok  akan mengikuti  jejak  yang  memiliki  feromone  yang  terbesar.  Dengan  prinsip  ini  algoritma  akan  mencari  parameter yang  paling  optimal  untuk  diisikan  pada  parameter  PID,  sehingga  didapatkan  kendali  optimal  pada  kecepatan motor  dc.  Dengan  menggunakan  metode  cerdas  Ant  Colony  Optimization  sebagai  metode  penalaan  PID Controller, didapatkan hasil penalaan parameter nilai PID yang optimal di mana, P sebesar 164.9826, I sebesar 23.4705,  dan  D  sebesar  10.5060.  Kombinasi  parameter  yang  optimal  ini  didapatkan  kinerja  respon  kecepatan motor  dc  yang  optimal,  ditandai  dengan  respon  settling  time  kecepatan  motor  yang  cepat  dibanding  dengan metode PID trial dan system tanpa kontrol.
Kata Kunci : PID, Ant Colony, Overshoot, Settling time, Optimization

## ABSTRACT
The  application  of  DC  motors  is  very  widely  used,  because  DC  motors  are  very  suitable  for  applications, especially controls, so the right DC motor controller design is needed, in this case it is highly recommended to use a PID controller because it is very simple to control the system by tuning parameters using the right smart method got good performance. The Ant Colony algorithm in principle searches for food sources based on traces of feromone which then in groups will follow the footsteps that have the largest feromone. With this principle the algorithm  will  find  the  most  optimal  parameters  to  be  filled  in  the  PID  parameters,  so  that  optimal  control  is obtained at the dc motor speed. By using the Ant Colony Optimization smart method as a PID Controller tuning method, the optimal PID value parameter is obtained where, P is 164.9826, I is 23.4705, and D is 10.5060. The optimal combination of parameters shows that the optimal dc motor speed response performance is indicated by a fast response of motor speed settling time compared to the PID trial method and an uncontrolled system.
Keywords : PID, Ant Colony, Overshoot, Settling time, Optimization

## PENDAHULUAN
Penggunaan
kontrol berbasis
Proportional  Integral  Derivative  (PID)  pada
kontrol  proses  sudah  semakin  banyak,  karena keandalan  dan  strukturnya  sederhana  dan stabilitas  yang  baik.  (Yunus  &  Marhatang).
PID banyak digunakan bersama dengan Motor DC  dalam  aplikasi  industri.  Namun  pada penerapannya  penyesuaian  parameter  PID menjadi  kompleks  dan  dibeberapa  tahun terakhir  telah  banyak  metode  untuk  penalaan parameter  PID.  Dalam  aplikasinya  secara sederhana,  digunakan  metode  penalaan  trial- error  untuk  menyesuaikan  nilai  PID,  namun untuk metode ini sulit untuk mendapatkan nilai optimal  sehingga  sulit  untuk  menyesuaikan parameter,  serta  dibutuhkan  waktu  yang  lama (Djalal,  Ajiatmo,  Imran,  &  Robandi,  2015), dan juga akurasi kontrol tidak baik.
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  para peneliti  telah  banyak  menggunakan  metode cerdas (Artificial  Intelligent) untuk  penentuan parameter  PID  dari  motor  DC.  Para  peneliti mulai mempelajari perilaku cerdas dari hewan, dan diterapkan untuk diaplikasikan menyelesaikan permasalahan optimasi, terkhusus pada bidang kontrol. Hewan tersebut diantaranya lebah, semut, tawon dan menemukan  suatu  algoritma  perilaku  dari kebiasaan atau perilaku dari hewan tersebut.
Ant-Colony  Optimization  termasuk  dalam kelompok Swarm Intelligence, yang merupakan  salah  satu  jenis  pengembangan paradigma yang digunakan
untuk menyelesaikan  masalah  optimasi  dimana inspirasi  yang  digunakan  untuk  memecahkan masalah tersebut berasal dari perilaku kumpulan  atau  kawanan  (swarm)  serangga (Aliklas,  Satyahadewi,  &  Perdana).  Setiap semut  dalam  kawanan  yang  berjalan  akan meninggalkan pheromone (semacam zat kimia) pada  jalur  yang  dilaluinya.  Pheromone  ini menjadi  semacam  sinyal  bagi  sesama  semut. Jalur  yang  pendek  akan  menyisakan  sinyal yang  lebih  kuat.  Semut  berikutnya,  pada  saat memutuskan  jalur  mana  yang  harus  dipilih, biasanya  akan  cenderung  memilih  untuk mengikuti  jalur  dengan  sinyal  yang  paling kuat,  sehingga  jalur  terpendek  akan  ditemui karena lebih banyak semut yang akan melewati jalur  tersebut.Semakin  banyak  semut  yang lewat  suatu  jalur,  semakin  kuat  sinyal  di  jalur itu.  Penggunaan  metode  ACO  juga  digunakan pada  penelitian  ini  sebagai  metode  untuk menala parameter PID.
Beberapa metode optimasi berbasis  metode konvensional  maupun  metode  cerdas  telah banyak digunakan untuk mengoptimasi parameter PID motor DC, diantaranya Artificial  Bee  Colony  (Liao,  Hu,  &  Wang,
2014), Particle Swarm Optimization (ADHIM; Han,  Wang,  &  Yang,  2012),  Evolutionary Algorithm  (Amaral,  Tanscheit,  &  Pacheco; Saad,  Jamaluddin,  &  Darus),  Bio-Inspired Algorithm  (Fister,  Fister  Jr,  Fister,  &  Šafarič, 2016;  Juniku  &  Marango),  Tabu  Search  (Ateş &  Yeroglu,  2016;  Karaboga  &  Kalinli,  1996; Mahar & Amin, 2016), Bacterial Foraging (Ali &  Majhi,  2006;  Goher  &  Fadlallah,  2017), Fuzzy Logic (Madyanto, Santoso, & Setiawan, 2011;  MOTOR),  Cuckoo  Search  (Djalal, Ajiatmo,  Imran,  et  al.,  2015;  Djalal,  Ajiatmo, Soedibyo, & Robandi, 2015; Djalal, Setiadi, & Imran),  dan  Flower  Algorithm  (Djalal  et  al.; Djalal,  Yunus,  Imran,  &  Setiadi,  2017; Lastomo, Setiadi, & Djalal, 2017).
Pada  penelitian  ini  akan  digunakan  salah satu metode cerdas (Artificial Intelligent) untuk menala parameter PID motor DC yaitu dengan metode Ant  Colony  Optimization  (ACO) dan akan  dianalisa  dan  dibandingkan  respon kecepatan motor DC dengan metode konvensional  PID  trial-error  serta  motor  DC tanpa kontroler.

## Pemodelan Sistem
Motor  DC  adalah  motor  listrik  yang memerlukan  suplai  tegangan  arus  searah  (DC) pada  kumparan  medan  untuk  diubah  menjadi energi  gerak  mekanik.  Kumparan  medan  pada motor  dc  disebut  stator  (bagian  yang  tidak berputar)  dan  kumparan  jangkar  disebut  rotor (bagian  yang  berputar).  Motor  arus  searah, sebagaimana  namanya,  menggunakan  arus langsung yang tidak langsung/direct- unidirectional.  Motor  DC  memiliki  3  bagian utama  untuk  dapat  berputar  yaitu  :  Kutub Medan,  Dinamo  dan  Komutator  (Djalal, Ajiatmo, Imran, et al., 2015).
Untuk  merancang  dan  mensimulasikan suatu  sistim  kontrol  kecepatan  motor  DC diperlukan  adanya  model  matematika  dari plant  yang  akan  dikontrol.  Sehingga  dalam memudahkan analisis sistem bisa digambarkan ke  dalam  model  statis,  model  fisis  (rangkaian listrik) dan dinamik (diagram blok dan transfer function).

## Pemodelan Motor DC
Pemodelan  motor  DC  yang  digunakan mengacu  pada  sebuah  paper  yang  di  mana menggunakan  pemodelan  transfer  function. Motor  DC  yang  digunakan  di  sini  adalah
Muhammad Ruswandi Djalal, Rahmat: Penalaan Optimal Kendali Motor DC Berbasis Ant Colony Optimization
Jurnal Teknologi 12 (1) pp 49-56 © 2020
menggunakan  motor  DC  magnet  permanen, rating  kecepatan  1400  rpm  dengan  kecepatan saat pengukuran 1250 rpm. Dengan memasukkan  kecepatan  motor  DC,  maka transfer  function  motor  DC  adalah  (Dwi, Muhammad, Widodo, & Imam, 2016),
( ) (1) 1 m m K G s T s  
Di mana, Km adalah gain mekanik dan Tm adalah waktu konstan mekanik.
2.75
( ) (2) 0.18 1 G s s  
Gambar 1. Pemodelan Motor DC di Simulink

## Pemodelan Kontroler PID
Kontrol PID adalah salah satu kontrol yang sudah banyak digunakan pada aplikasi industri karena  strukturnya  yang  sederhana  (Djalal, Ajiatmo, Imran, et al., 2015).
0 1 ( ) [ ( ) ( ) ] (3) t t p d i de u t k e t e t dt T T dt    
Di  mana,  u(t)  adalah  nilai  kontrol  yang dihitung  oleh  kontroler  PID,  Kp  adalah koefisien  proporsional,  Ti  adalah  integral waktu  konstan  dan Td  adalah  diferensian  time konstan.  Fungsi  dari  ketiga  elemen  tersebut adalah :
a. Proporsional:  menggambarkan  sinyal deviasi  e  (t)  dari  sistem  kontrol proporsional.  ketika  sinyal    e(t)  ada, kontroler  PID  menghasilkan  efek kontrol  segera  untuk  mengurangi penyimpangan.
b. Integral:
digunakan untuk menghilangkan  kesalahan  statis  dan meningkatkan stabilitas sistem.
c. Diferensial:  mencerminkan  perubahan penyimpangan
sinyal, memperkenalkan sinyal koreksi sebelum  penyimpangan  nilai  sinyal menjadi  lebih  besar  dan  mempercepat respon sistem untuk mengurangi pengaturan waktu.
Oleh  karena  itu,  merancang  kontroler  PID terutama  berarti  menentukan  tiga  parameter, serta  bagaimana  mengkonfigurasi  ke  tiga parameter PID (Kp, Ki, Kd). Dalam penelitian ini, Firefly Algorithm diusulkan untuk mencari
parameter  optimal  PID.  Blok  diagram  sistem kontrol ditunjukkan pada gambar 1.
PID Kontroler Motor DC r(t) CSA - + y(t)
Gambar 2. Sistem Kontroler PID-Firefly

## METODE PENELITIAN Ant Colony Optimization Penentuan Jarak Antar Kota
Kota  yang  dimaksud  di  sini  adalah besarnya  nilai  pembangkitan  dari  masing- masing pembangkit. Sebelum dilakukan perjalanan, jarak antara nilai dari pembangkitan  pembangkit  yang  satu  dengan pembangkit  yang  lainnya  dihitung  terlebih dahulu (diinisialisasi). Setelah dilakukan inisialisasi,  maka  semut  diletakkan    di  kota pertama tertentu secara acak. Kemudian semut akan  melanjutkan perjalanannya dari satu kota ke  kota  yang  lainnya  secara  acak  sampai  ke tujuan  akhir,  yaitu  kota  terakhir.  Setelah perjalanan selesai,  lokasi  kota-kota  yang  telah dilalui  oleh  semut  akan  digunakan  untuk menghitung  solusi  yang  dihasilkan  dari perjalanan tersebut .

## Perjalanan Semut
Semut  memilih  suatu  jalur  yang  akan dilalui mulai dari titik r menuju ke titik s dalam suatu perjalanan dengan probabilitas :
k r t N l , s ) l , r ( ) s , r ( ) s , r ( p      (8)
dimana matrix γ(r,s)
merepresentasikan  jumlah  intensitas  feromon antara  titik  r  dan  s.  Kemudian  feromon  akan diperbaharui melalui persamaan berikut :
) s , r ( y ) s , r ( ) s , r ( k        (9) dimana α dengan interval 0 < α < 1 merupakan daya  tahan  suatu  feromon,  maka  (1-  α) merepresentasikan  penguapan  yang  terjadi pada  feromon  dan  Δγ k (r,s)  merupakan  jumlah feromon yang semut k jatuhkan pada jalur (r,s).

## Perbaharui Feromon Lokal
Jejak  feromon  (r,s)  untuk  perjalanan terbaik  yang  telah  dilakukan  semut  (semut yang  menghasilkan  parameter  optimal  PID)
akan diperbaharui dengan menggunakan persamaan berikut.
k best best J s , r f Q ) s , r ( ) s , r (        (11)
dengan Q merupakan  sebuah  konstanta  positif yang sangat besar nilainya.

## Perbaharui Feromon Global
Untuk  menghindari  terjadinya  stagnan (suatu  situasi  dimana  semut  akan  mengikuti jalur yang sama, yang mana akan menghasilkan  solusi  yang  sama),  maka kekuatan  jejak  feromon  dibatasi  pada  interval berikut :
                max max min min
) s , r ( if ) s , r ( if ) s , r ( (12)
Batasan  atas  dan  batas  bawahnya  adalah sebagai berikut :
best max f 1     (13) 2 max min
M    (14)
dengan  M    adalah  jumlah  semut  yang melakukan perjalanan.

## Plot Perjalanan Semut
Solusi  dari  perjalanan  koloni  semut dalam optimasi parameter PID diplot ke dalam sebuah grafik sampai batas maksimum iterasi.

## Plot Perjalanan Terbaik
Perjalanan  dengan  solusi  terbaik  dari koloni  semut  (parameter  optimal  PID)    untuk setiap  iterasi  diplot sampai  batas  iterasi maksimum.

## Flowchart Ant Colony Optimization
Diagram  alir  ( flowchart )  dari  metode Ant  Colony  Optimization yang  digunakan untuk mencari parameter optimal PID ditunjukkan pada gambar 4.
Parameter Ant Colony Optimization
Beberapa  parameter  yang  digunakan pada  metode Ant  Colony  Optimization pada tesis ini adalah sebagai berikut:
 Jumlah semut  = 10
 Iterasi maksimum =  50
 Ketahan feromon(alpha)  =  0.9

## Inisialisasi Feromon (Matriks Tau)
Matriks  tau  ini  memiliki  ukuran m x n , dengan n adalah banyaknya  kontroler pada  sistem,  sedangkan m adalah  banyaknya parameter PID dengan skala 0 sampai dengan 1 yang memiliki interval 0,01. Nilai dari matriks ini akan diperbaharui setiap dilakukan perjalanan oleh koloni semut.

## Penalaan Kontrol PID dengan Ant Colony
Gambar  4  menunjukkan  diagram  alir algoritma  metode Ant  Colony yang  digunakan pada  penelitian  ini  untuk  menala  parameter PID.  Fungsi  objektif  yang  digunakan  untuk menguji  kestabilan  sistem  adalah  dengan Integral Time Absolut Error (ITAE).
0 ( ) t ITAE t t dt     (5)
Parameter  PID  yang  ditala  oleh  Ant Colony  adalah  Kp,  Ki  dan  Kd.  Adapun  untuk diagram  alir  proses  penalaan  parameter  PID dengan  menggunakan  metode Ant  Colony ditunjukkan oleh flowchart pada Gambar 5 dan gambar  4  menunjukkan  pemodelan  motor  DC pada  Simulink  Matlab  2013,  tanpa  kontrol, dengan PID Trial dan PID Ant Colony.
Gambar 3. Pemodelan Motor DC di Simulink
Untuk  menjalankan  algoritma  Ant Colony  dibutuhkan  beberapa  parameter,  yang disebutkan  pada  table  berikut  ini.  Algoritma ant  colony  dibuat  menggunakan  software Matlab  (m.files)  dan  pemodelan  motor menggunakan  Simulink  Matlab.  Adapun  data parameter-parameter ant colony adalah berikut,
Tabel 1. Parameter ant colony Parameters Values Number of Ants 6 Max Iteration 50 Feromone (Alpha) 0.9 Beta 2
Muhammad Ruswandi Djalal, Rahmat: Penalaan Optimal Kendali Motor DC Berbasis Ant Colony Optimization
Jurnal Teknologi 12 (1) pp 49-56 © 2020
START Inisialisasi Feromon (Matrix Tau) Penentuan Jarak Antar Kota (Matrix Weight) Proses Perjalanan Semut Perbaharui Feromon Global Plot Perjalanan Semut Iterasi = Maksimum ? STOP Plot Perjalanan Terbaik Perbaharui Feromon Lokal 1 1 2 2 Hitung Fungsi Objektif Y N Parameter ACO
Gambar 4. Flowchart Ant Colony
Setelah memasukkan
beberapa
parameter  tersebut  di  table  di  atas,  maka selanjutnya  algoritma  ant  colony  dijalankan untuk  optimasi  nilai  PID  dari  controller.  Nilai yang  tepat  akan  sangat  mempengaruhi  kinerja respon  Motor  DC  yang  didesain  pada penelitian ini. Algoritma ant colony membutuhkan  proses  perhitungan  sampai menemukan  nilai  yang  optimal.  Gambar berikut menunjukkan grafik konvergensi optimasi nilai PID menggunakan algoritma ant colony.  Konvergensi  adalah  suatu  nilai  fitness function  yang  menjabarkan  kriteria  optimal dari suatu masalah optimasi.
Gambar 5 menunjukkan grafik konvergensi  optimasi  nilai  PID  menggunakan ant colony, di mana berdasarkan grafik terlihat algoritma  ant  colony  tidak  membutuhkan waktu  yang  lama  dalam  melakukan  proses optimasi, hal tersebut terlihat pada iterasi ke 33 algoritma  sudah  menemukan  nilai  PID  yang optimal  dengan  nilai  fitness  sebesar  6.269. Untuk  hasil  selengkapnya  dapat  dilihat  pada table berikut ini.
Gambar  5. Grafik  Konvergensi  Optimasi Kontrol  PID  Motor  DC  dengan Ant  Colony Optimization (ACO)
Tabel 2. Hasil Optimasi dengan ACO
Total number of iterations=50 fmin = 6.269 kp_ant = 164.9826 ki_ant = 23.4705 kd_ant = 10.5060
Hasil  optimasi  ant  colony  didapatkan nilai fitness  function sebesar 6.269, dengan  50 kali  iterasi,  nilai  nbest  merupakan  ant  colony terbaik,  yang  di  mana  diketahui  sebagai  hasil
optimasi parameter  PID, yaitu Kp, Ki dan Kd. Tabel  4  menunjukkan  nilai  hasil  optimasi parameter  PID  ditala  oleh  ant  colony.  Sebagai pembanding  digunakan  kendali  PID  yang ditunning  dengan  cara  trial  error  atau  coba- coba.  Algoritma  Ant  Coloni  pada  prinsipnya mencari  sumber  makanan  berdasarkan  jejak feromone  yang  kemudian  secara  berkelompok akan  mengikuti  jejak  yang  memiliki  feromone yang  terbesar.  Dengan  prinsip  ini  algoritma akan  mencari  parameter  yang  paling  optimal untuk  diisikan  pada  parameter  PID,  sehingga didapatkan  kendali  optimal  pada  kecepatan motor dc.

## Tabel 3. Hasil Penalaan Parameter PID
Param. Trial Error Ant Colony Kp 12.5171 164.9826 Ki 4.0675 23.4705 Kd 0.1253 10.5060

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Respon Kecepatan Motor DC tanpa Kontrol
Analisa  pertama  dimulai  dengan  melihat kinerja  motor  dc  tanpa  kontrol.  Berikut  hasil simulasi dengan menggunakan Matlab.
Gambar  6. Respon  Kecepatan  Motor  DC tanpa kontrol, untuk t=0.5s.
Gambar  6  menunjukkan  hasil  simulasi tanpa  kontroler  dengan  t=0.5s,  didapatkan respon  kecepatan  motor  DC  yang  sangat  lama untuk  mencapai  ke  set  point  awal  yaitu  1pu, hal  ini  dikarenakan  sistem  tidak  ada  umpan balik  (close  loop),  sehingga  motor  bekerja tanpa  adanya  set  point  /  reference.  Hasil simulasi  system  tanpa  kontrol  ini  dijadikan acuan untuk mendesain kendali motor berbasis PID  yang  ditunning  dengan  algoritma  cerdas
menggunakan  Ant  Colony  Optimization,  dan sebagai  pembanding  digunakan  metode  PID yang ditune secara trial/coba-coba.

## Respon  Kecepatan  Motor  DC  dengan Kendali PID Trial
Analisa berikutnya, melihat kinerja respon kecepatan  motor  dc    dengan  pemasangan kontrol PID, di mana parameter PID di tunning menggunakan cara trial, berikut hasil simulasinya.
Gambar  7. Respon  Kecepatan  Motor  DC dengan PID Trial, t=0.1s
Untuk lebih jelasnya berikut untuk t=1s.
Gambar  8. Respon  Kecepatan  Motor  DC dengan PID Trial, t=1s
Gambar  7  dan  8  menunjukkan  grafik respon  kecepatan  motor  DC  yang  lebih  baik dibanding  dengan  system  tanpa  kontrol.  Dari grafik  di  atas  didapatkan settling  time yang semakin  baik  dibanding  dengan  tanpa  control, namun kinerja PID pada system ini masih bisa dioptimalkan dengan penalaan yang tepat. Dari grafik  dapat  dilihat,  respon  system  belum mencapai  set  point  awal  sebelum  t=1s.  Pada metode  ini  parameter  P  (Proportional)  sebesar 12.5171,  I  (Integral)  sebesar  4.0675,  dan  D (Derivative)  sebesar  0.1253.  Parameter  ini
Muhammad Ruswandi Djalal, Rahmat: Penalaan Optimal Kendali Motor DC Berbasis Ant Colony Optimization
Jurnal Teknologi 12 (1) pp 49-56 © 2020
pada  prinsipnya  belum  optimal  dikarenakan kinerja  system  masih  terdapat  error  dari  set point yang sudah ditentukan

## Respon  Kecepatan  Motor  DC  dengan  PID Ant Colony Optimization
Simulasi  berikutnya  adalah  kontrol motor  DC  dengan  menggunakan  PID  yang ditunning  menggunakan  algoritma  ACO, berikut hasil simulasinya.
Gambar  9. Respon  Kecepatan  Motor  DC dengan PID Ant-Colony, t=0.1s
Untuk lebih jelasnya berikut untuk t=1s.
Gambar  10. Respon  Kecepatan  Motor  DC dengan PID Ant-Colony, t=1s
Gambar  9  dan  10  menunjukkan  grafik respon  kecepatan  motor  DC  dengan  kendali PID  yang  ditunning  dengan  Ant-Colony.  Dari grafik  di  atas  didapatkan settling  time yang sangat cepat dibanding dengan metode kendali PID  Trial,  di  mana  sistem  sudah  mencapai setpoint awal sebesar 1pu sebelum t=1s. Sistem dengan  kinerja  ini  diusulkan  untuk  dijadikan referensi kendali kecepatan pada motor dc.
Algoritma Ant Coloni pada prinsipnya mencari  sumber  makanan  berdasarkan  jejak feromone  yang  kemudian  secara  berkelompok
akan  mengikuti  jejak  yang  memiliki  feromone yang  terbesar.  Dengan  prinsip  ini  algoritma akan  mencari  parameter  yang  paling  optimal untuk  diisikan  pada  parameter  PID,  sehingga didapatkan  kendali  optimal  pada  kecepatan motor  dc.  Pada  hasil  penalaan  metode  cerdas, didapatkan parameter PID yang optimal, untuk P  sebesar  164.9826,  I  sebesar  23.4705,  dan  D sebesar 10.5060. Dengan kombinasi parameter yang  optimal  ini  didapatkan  kinerja  respon kecepatan  motor  dc  yang  optimal,  ditandai dengan  respon  settling  time  kecepatan  motor yang cepat disbanding dengan metode PID trial dan system tanpa kontrol.
Aplikasi  motor  DC  sangat  banyak digunakan,  karena  motor  DC  sangat  cocok untuk aplikasi terutama pengontrolan, sehingga dibutuhkan  desain  kontroler  motor  DC  yang tepat,  dalam  hal  ini  sangat  diusulkan  untuk menggunakan  kontroler  PID  karena  sangat simple  untuk  pengontrolan  sistem  dengan penalaan  parameter  menggunakan  metode cerdas yang tepat akan didapatkan kinerja yang baik.

## KESIMPULAN
Algoritma  Ant  Coloni  pada  prinsipnya mencari  sumber  makanan  berdasarkan  jejak feromone  yang  kemudian  secara  berkelompok akan  mengikuti  jejak  yang  memiliki  feromone yang  terbesar.  Dengan  prinsip  ini  algoritma akan  mencari  parameter  yang  paling  optimal untuk  diisikan  pada  parameter  PID,  sehingga didapatkan  kendali  optimal  pada  kecepatan motor dc.
Dengan  menggunakan  metode  cerdas Ant  Colony  Optimization sebagai  metode penalaan PID Controller, didapatkan  hasil penalaan  parameter  nilai PID yang  optimal  di mana,  P  sebesar  164.9826,  I  sebesar  23.4705, dan D sebesar 10.5060.
Kombinasi  parameter  yang  optimal  ini didapatkan  kinerja  respon  kecepatan  motor  dc yang  optimal,  ditandai  dengan  respon  settling time  kecepatan  motor  yang  cepat  dibanding dengan  metode  PID  trial  dan  system  tanpa kontrol.

## DAFTAR PUSTAKA
adhim, A. Pid Auto Tuning Menggunakan Pso Pada  Sistem  Fotovoltaik  Penjejak Matahari Dua-Sumbu.
Ali, A., & Majhi, S. (2006). Design of optimum PID  controller  by  bacterial  foraging strategy. Paper  presented  at  the  2006 IEEE  International  Conference  on Industrial Technology.
Aliklas,  Q.,  Satyahadewi,  N.,  &  Perdana,  H. Penerapan  Algoritma  Max-Min  Ant System  Dalam  Penyusunan  Jadwal Mata  Kuliah  Di  Jurusan  Matematika Fmipa Untan. BIMASTER, 8 (2).
Amaral,  J.,  Tanscheit,  R.,  &  Pacheco,  M. Tuning PID controllers through
genetic  algorithms. complex  systems,
2 , 3.
Ateş,  A.,  &  Yeroglu,  C.  (2016).  Optimal fractional  order  PID  design  via  Tabu
Search based algorithm. ISA
transactions, 60 , 109-118.
Djalal,  M.  R.,  Ajiatmo,  D.,  Imran,  A.,  & Robandi,  I.  (2015).  Desain  Optimal Kontroler PID Motor DC Menggunakan Cuckoo Search Algorithm. SENTIA 2015, 7 (1).
Djalal,  M.  R.,  Ajiatmo,  D.,  Soedibyo,  S.,  &
Robandi,  I.  (2015).  FREQUENCY CONTROL PLTMH DENGAN CAPACITIVE  ENERGY  STORAGE MENGGUNAKAN CUCKOO SEARCH  ALGORITHM. SENTIA 2015, 7 (1).
Djalal,  M.  R.,  Setiadi,  H.,  &  Imran,  A. Frequency  stability  improvement  of micro  hydro  power  system  using hybrid  SMES  and  CES  based  on Cuckoo  search  algorithm. Journal  of Mechatronics,  Electrical  Power,  and Vehicular Technology, 8 (2), 76-84.
Djalal,  M.  R.,  Yunus,  M.  Y.,  Imran,  A.,  &
Setiadi, H. (2017). FLOWER POLLINATION ALGORITHM UNTUK  OPTIMASI  PENGENDALI PID PADA

## PENGENDALIAN
KECEPATAN  MOTOR  INDUKSI.
JETri  Jurnal  Ilmiah  Teknik  Elektro , 81-100.
Dwi,  L.,  Muhammad,  R.  D.,  Widodo,  W.,  & Imam, R. (2016). Optimization of PID Controller Design for DC Motor Based on Flower Pollination Algorithm.
Fister, D., Fister Jr, I., Fister, I., & Šafarič, R.
(2016).  Parameter  tuning  of  PID controller with reactive nature-inspired algorithms. Robotics  and  Autonomous
Systems, 84 , 64-75.
Goher,  K.,  &  Fadlallah,  S.  (2017).  Bacterial foraging-optimized  PID  control  of  a two-wheeled  machine  with  a  two- directional handling mechanism. Robotics and biomimetics, 4 (1), 1. Han, J., Wang, P., & Yang, X. (2012). Tuning of  PID  controller  based  on  fruit  fly optimization algorithm. Paper
presented at the 2012 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation. Juniku, I., & Marango, P. PID design with bio-
inspired intelligent algorithms for high order systems.
Karaboga,  D.,  &  Kalinli,  A.  (1996). Tuning PID controller parameters using Tabu search  algorithm. Paper  presented  at the 1996 IEEE International
Conference  on  Systems,  Man  and Cybernetics.  Information  Intelligence and Systems (Cat. No. 96CH35929).
Lastomo,  D.,  Setiadi,  H.,  &  Djalal,  M.  R. (2017). Enabling  PID  and  SSSC  for load  frequency  control  using  Particle Swarm  Optimization. Paper  presented at the Science in Information Technology  (ICSITech),  2017  3rd International Conference on.
Liao,  W.,  Hu,  Y.,  &  Wang,  H.  (2014).
Optimization  of  PID  control  for  DC motor  based  on  artificial  bee  colony algorithm. Paper  presented  at  the
Advanced Mechatronic Systems (ICAMechS), 2014 International Conference on. Madyanto,  T.  D.,  Santoso,  I.,  &  Setiawan,  I. (2011). Pengontrolan Suhu Menggunakan  Metode  FUZZY-PID pada  Model  Sistem  Hipertermia.
Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Undip.
Mahar,  F.,  &  Amin,  M.  (2016).  Design,
Implementation and Performance
Analysis  of  Tabu  Search  Based  PID Controller.
MOTOR,  P.  P.  K.  SISTEM  KENDALI
HYBRID PID-LOGIKA FUZZY.
Saad,  M.  S.,  Jamaluddin,  H.,  &  Darus,  I.  Z. PID controller tuning using evolutionary algorithms.
Yunus,  M.  Y.,  &  Marhatang,  M.  R.  D. Application  Ant  Colony  Optimization for  Load  Frequency  Control  in  Wind Diesel Hybrid Power System.